Processamento de imagens de RM em neurologia: algumas

Ressonância magnética para
estudo do cérebro: uma técnica
intrinsecamente digital
Gabriela Castellano
09/02/2015
1
Por que ressonância magnética
(RM)?
2
RM: Vários tipos de dados
imagem
anatômica
mapa de difusão
imagem
funcional
fibras neuronais
espectro
angiograma
imagens de
metabólitos
3
Experimento básico de RM
4
B0
B1
(RF pulse)
FID
5
Scanner de RM
6
Fonte: http://www.fonar.com/
Fonte: http://www.fonar.com/
7
Componentes de um scanner de MRI
Fonte: http://www.cis.rit.edu/htbooks/mri/
8
Campos
magnéticos
estático e
gradientes
Fonte: http://www.biac.duke.edu/education/courses/fall04/fmri/
9
Bobina de superfície
Bobina de volume
Bobinas
de radiofrequência
Fonte: http://www.biac.duke.edu/education/courses/fall04/fmri/
10
Medidas de segurança
Fonte: http://www.simplyphysics.com/flying_objects.html
11
Geração do sinal de RM
12
Spins de 1H
(prótons) num
campo
magnético
Efeito Zeeman
Frequência de Larmor
13
Fenômeno de RM
 =  B0
90
 =  B0
Fonte: de Graaf, R. In vivo magnetic resonance
spectroscopy, 2ed, 2007.
14
Excitação e relaxação
•
Excitação => ocorrem 2
coisas:
1)
2)
•
Alguns spins “pulam” para
estado de maior energia
“Spins entram em fase”
Relaxação => 2 processos:
1)
2)
Spins voltam para estado de
menor energia
“Spins defasam”
15
Relaxação
• 2 processos independentes:
– Relaxação longitudinal (spin-rede)
=> recuperação de Mz com
constante de tempo T1
– Relaxação transversal (spin-spin)
=> decaimento de Mxy com
constante de tempo T2
• Na prática, a relaxação
transversal segue constante de
tempo T2* < T2
• Importante: tecidos diferentes
têm tempos de relaxação
diferentes
16
Sequências de pulsos básicas e
contraste de imagens
17
Sequências de pulsos
• Receitas para
controlar o
hardware do
scanner
• Permitem que
RM seja
extremamente
flexível
• Parâmetros
importantes:
– TR = tempo
de repetição
– TE = tempo
ao eco
T1
T2
Fonte: http://www.biac.duke.edu/education/courses/fall04/fmri/
18
Sequência FID
/2
19
Formação do eco de spin
20
Fast Spin
Fast Spin
t=TE/2
t=0
Slow Spin
Slow Spin
t=TE/2
t=0
Slow Spin
Slow Spin
Pulso
180
Pulso
180
t=TE
Fast Spin
Fast Spin
t=TE
Fonte: http://www.biac.duke.edu/education/courses/fall04/fmri/
21
Sequência spin-eco
22
Contraste em MRI
• P.ex., para sequência FID:
• 0, T1, T2*  parâmetros intrínsecos da
amostra
• TR, TE  parâmetros (manipuláveis) da
aquisição
23
Formação da imagem
24
Localização do sinal
• Para saber de onde vem o sinal é necessário
um B diferenciado em cada ponto do espaço
• Dado que
 0 =  B0
• Substitui-se B0 por
B = B0 + G.r
25
26
26
• Cada voxel na fatia selecionada tem:
– Valor de frequência e de fase dependente de sua localização
espacial, e
– Intensidade dependente da densidade de prótons
• FID medido: mistura dos sinais de todos os voxels da
fatia selecionada
• Componentes do FID são separadas via Transformada
de Fourier (FT)
27
Dados são medidos no espaço-k, ou
espaço das frequências espaciais
28
Frequências espaciais
29
Transformação espaço-k – imagem
Espaço-k
Espaço da imagem
FT
Dados adquiridos
Imagem final
Fonte: http://www.biac.duke.edu/education/courses/fall04/fmri/
30
Matematicamente temos:
• Dados são medidos no espaçok, cuja variável k = (kx, ky, kz)
depende dos gradientes
aplicados
• O sinal medido no espaço-k é a
transformada de Fourier (FT)
da densidade de spins efetiva
• Portanto esta densidade pode
ser recuperada fazendo a FT
inversa do sinal medido
31
Sequências básicas revisitadas
32
Sequência de pulsos gradiente-eco (GE)
33
Preenchimento do espaço-k: GE
kx  Gx
e
ky  Gy
Fonte: http://www.biac.duke.edu/education/courses/fall04/fmri/
34
Sequência de pulsos spin-eco (SE)
35
Preenchimento do espaço-k: SE
kx  Gx
e
ky  Gy
36
Fonte: http://www.biac.duke.edu/education/courses/fall04/fmri/
Para o estudo do cérebro, temos
interesse em
• Anatomia, estrutura
• Metabolismo
• Funcionamento
37
Para o estudo do cérebro, temos
interesse em
• Anatomia, estrutura
• Metabolismo
• Funcionamento
38
Contrastes anatômicos estáticos: densidade
de prótons e tempos de relaxação
• Tecidos diferentes têm tempos de relaxação
diferentes
Ponderada
T1
Densidade
deem
prótons
T2
Fonte: http://www.biac.duke.edu/education/courses/fall04/fmri/
39
Densidade de prótons
Ponderada em T1
Ponderada em T2
Fonte: http://www.biac.duke.edu/education/courses/fall04/fmri/
40
Contraste
anatômico
dinâmico:
imagens
ponderadas
por difusão
(DWI)
(1) a (3): Imagens
adquiridas
com diferentes
pesos de difusão
(4) Mapa do
coeficiente
de difusão aparente
(ADC)
Fonte: http://ej.rsna.org/ej3/0095-98.fin/index.htm
41
Imagem do tensor de difusão (DTI)
• Na substância branca do
cérebro, a difusão da água é
anisotrópica => restrita por
tratos de fibra dos axônios
• DTI => fornece informação
sobre a localização e
orientação desses tratos
• Tensor substitui o parâmetro
escalar ADC
Fonte: Le Bihan D, Nature Reviews
Neuroscience, 4: 469-480, 2003
42
DTI
Fonte: http://www.biac.duke.edu/education/courses/fall04/fmri/
43
Para o estudo do cérebro, temos
interesse em
• Anatomia, estrutura
• Metabolismo
• Funcionamento
44
Espectroscopia de RM (MRS)
• Imagem (MRI) =>
informação sobre
distribuição espacial de
núcleos
• Espectro (MRS) =>
informação sobre
propriedades químicas de
núcleos
45
Deslocamento químico
• Núcleos (de um mesmo elemento) imersos em diferentes
ambientes (moléculas) possuem frequências de ressonância
levemente distintas
FT
• In vivo MRS: vários núcleos podem ser usados, p.ex.: 1H, 31P, 13C,
19F
46
Imagem espectroscópica de RM
(MRSI)
47
MRSI
NAA
Fonte: Cendes F et al, Epilepsia, 43(1): 32-39, 2002
Cr
48
48
Para o estudo do cérebro, temos
interesse em
• Anatomia, estrutura
• Metabolismo
• Funcionamento
49
fMRI - Contraste BOLD
• fMRI: functional Magnetic
Resonance Imaging
• BOLD: Blood Oxygenation Level
Dependent
– Variação de sinal que ocorre nas
imagens de RM devido à variação nas
concentrações locais de oxihemoglobina
e desoxihemoglobina
– Oxihemoglobina (HbO): diamagnética
– Desoxihemoglobina (Hb): paramagnética
50
Resposta BOLD ou hemodinâmica
51
fMRI – experimento
52
fMRI – resultados
53
Alguns exemplos de aplicações
54
Análise de textura de MRI para
diferenciação de tecido são e
patológico
55
Análise de textura de imagens
anatômicas
• Textura?
• Objetivo: detectar variações
sutis em imagens de
pacientes em relação a
imagens de grupo controle
56
Análise de textura
histograma
matriz de
co-ocorrência
matriz de
run-length
magnitude
do gradiente
57
Aplicações
• Diferenciação de estruturas cerebrais em:
– Doença de Alzheimer e déficit cognitivo leve (corpo
caloso e tálamo)
– Epilepsia mioclônica juvenil (tálamo)
– Doença de Machado-Joseph (núcleos caudados,
tálamo e putâmen)
– Ataxia de Friedreich (ponte e bulbo)
• Conseguimos detectar diferenças não
perceptíveis visualmente entre controles e
pacientes de todas essas neuropatologias
58
Uso de MRS para análise da
variação da concentração de GABA
durante estímulo visual
59
GABA
• Principal neurotransmissor
inibitório
– [GABA] no córtex visual
inversamente correlacionado com
a amplitude da resposta BOLD a
estímulo visual
− Amplitude do BOLD depende da frequência do
estímulo (maior a 8 Hz)
• Objetivo: utilizar espectros obtidos durante
experimento funcional para avaliar a variação de
GABA no córtex visual
• Hipótese – concentração de GABA é menor
para estímulo visual de 8 Hz
60
Experimento
• 16 indivíduos sadios
61
Resultados com 3 análises diferentes
Área sob a curva
Fonte: Ricardo C. G. Landim, 2012
LCModel
Gannet
Fonte: Patricia Oliveira, 2014
62
Uso de MRI para avaliação de
espessura e volume cortical em
pacientes de Machado-Joseph
63
Análise de
espessura
cortical
usando
Freesurfer
• Objetivos:
Fonte: http://freesurfer.net/fswiki/FreeSurferAnalysisPipelineOverview
– Determinar se pacientes com doença de MachadoJoseph possuem dano cortical cerebral e identificar
essas possíveis regiões lesadas
– Correlacionar o dano cortical com manifestações
motoras e cognitivas da doença
64
Resultados – análise de grupo (vertexwise)
• Diferenças entre pacientes
com MJD e controles para
as estruturas:
Estrutura
MJD média (mm)
Controle média
(mm)
Hemisfério Esquerdo
Giro Precentral
2,49 ± 0,18
2,63 ± 0,20
Hemisfério Direito
Giro Precentral
2,43 ± 0,25
2,62 ± 0,22
Central Sulcus
1,62 ± 0,12
1,72 ± 0,12
Fonte: Thiago J. R. Rezende, 2013
65
Resultados – análise de grupo (ROI)
Left Lateral
21
3
4
Left Medial
5
Right Lateral
76
Right Medial
8
• Diferenças entre pacientes
com MJD e controles para
as estruturas:
Código
1
Dorsal
2
1
4
6
7
Ventral
4
2
MJD média
(mm)
Hemisfério Esquerdo
Precentral
2,27 ± 0,15
Caudal medial
2,18 ± 0,16
frontal
Estrutura
Controle
média (mm)
2,40 ± 0,14
2,29 ± 0,13
3
Temporal transverso
2,08 ± 0,25
2,24 ± 0,22
4
Occipital Lateral
1,93 ± 0,14
2,04 ± 0,15
Paracentral
2,11 ± 0,19
Hemisfério Direito
Precentral
2,23 ± 0,19
Supramarginal
2,29 ± 0,16
Paracentral
2,12 ± 0,17
2,24 ± 0,13
5
6
7
8
2,38 ± 0,15
2,38 ± 0,12
2,29 ± 0,16
Fonte: Thiago J. R. Rezende, 2013
66
Discussão
• Atrofia cortical difusa, principal achado: dano no
córtex motor e hipocampos
• Corrobora achados anatomopatológicos (Seidel
et al. 2012; Rüb et al, 2008)
• Disfunção motora não é exclusivamente
causada pelo dano cerebelar
• Espessura do Giro Precentral como possível
biomarcador
67
Uso de DWI para identificação de
áreas cerebrais danificadas em
pacientes com paraparesia espástica
hereditária (SPG4-HSP)
68
TBSS - Tract-Based
Spatial Statistics
• TBSS: informação sobre
conectividade anatômica utilizando
análise estatística baseada em dados
de DTI
• Objetivos:
– Identificar regiões do SNC danificadas em
pacientes com SPG4-HSP
– Identificar possível correlatos clínicos
com os parâmetros de imagem
Fonte: fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/TBSS/UserGuide
69
Resultados TBSS
• Áreas de FA reduzida e
MD, RD e AD aumentados
em pacientes com
mutações SPG4 após
comparação com controles
pareados por sexo e idade
• Áreas com FA reduzida e
MD, RD e AD aumentados
estão mostradas em
amarelo-vermelho e
representam valores
baseados em clusters (p <
0.05, corrigido)
Fonte: Thiago J. R. Rezende, 2014
70
Resultados tractografia
• Tractografia
automática
para os
tractos
corticoespinais em
pacientes e
controles
FA values
Corticospinal
Tract
Left Hemisphere
Right Hemisphere
Average
Mean Control
Mean Patient
0.653701 ±
0.021689
0.642387 ±
0.030750
0.600654 ±
0.021279
0.622842 ±
0.031106
0.608979 ±
0.045752
0.582428 ±
0.019791
p-value
0.002
0.019
0.028
Fonte: Thiago J. R. Rezende, 2014
71
Uso de fMRI para análise de padrões
de conectividade cerebral usando
grafos
72
Grafos
• Objetivo: Aplicar a teoria de grafos a dados de fMRI para
avaliar padrões de conectividade em diferentes
instâncias:
– Estado de repouso X tarefa de linguagem
– Hemisfério esquerdo X direito (durante tarefa de linguagem)
• Cérebro dividido em 90 regiões (45 / hemisfério)
• 12 indivíduos sadios (controles)
73
Construção dos grafos
Fonte: Wang J, Zuo X, He Y. Frontiers in systems neuroscience 4 (2010).
74
Resultados
• hemisfério esquerdo
(preto) X direito (verde)
• repouso (azul) X
tarefa (vermelho)
Fonte: Luis Carlos T. Herrera, 2014
75
Discussão
• Repouso X tarefa – maioria dos voluntários (8
de 12) apresentou uma diminuição do grau
médio da rede na execução da tarefa quando
comparado ao estado de repouso
• Hemisfério esquerdo X direito (tarefa de
linguagem) – resultados obtidos com análise por
grafos reproduzem resultados da análise de
fMRI
– Ativação predominante do hemisfério esquerdo vista
no fMRI é refletida como maior grau médio da rede
esquerda comparada com a direita
76
Conclusões
• RM é uma técnica extremamente versátil, que
possui inúmeras aplicações no estudo do
cérebro
• Além dos dados de MRI serem inerentemente
digitais, a grande maioria das análises
secundárias feitas a partir desses dados
também usa algoritmos computacionais
sofisticados
• Em suma: difícil fugir do computador se você
quer estudar Neurociência... 
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Agradecimentos
• Todos ex-participantes e participantes atuais do
grupo de Neurofísica, em particular, alunos que
trabalharam e trabalham comigo
• Colaboradores da Neurologia da FCM e do
DSPCom e Robótica da FEEC
78
Contato e mais informações
[email protected]
www.brainn.org.br
https://www.youtube.com/user/abcerebrotv
79